如何使用 sklearn 将数据拆分为 3 个或更多部分答案

【问题标题】：how can I split data in 3 or more parts with sklearn如何使用 sklearn 将数据拆分为 3 个或更多部分
【发布时间】：2018-02-24 05:24:58
【问题描述】：

我想将数据拆分为分层的训练、测试和验证数据集，但 sklearn 仅提供 cross_validation.train_test_split 只能分为 2 部分。如果我想这样做，我应该怎么做

【问题讨论】：

标签： python machine-learning scikit-learn cross-validation train-test-split

【解决方案1】：

您也可以多次使用train_test_split 来实现此目的。第二次，在第一次调用 train_test_split 的训练输出上运行它。

from sklearn.model_selection import train_test_split

def train_test_validate_stratified_split(features, targets, test_size=0.2, validate_size=0.1):
    # Get test sets
    features_train, features_test, targets_train, targets_test = train_test_split(
        features,
        targets,
        stratify=targets,
        test_size=test_size
    )
    # Run train_test_split again to get train and validate sets
    post_split_validate_size = validate_size / (1 - test_size)
    features_train, features_validate, targets_train, targets_validate = train_test_split(
        features_train,
        targets_train,
        stratify=targets_train,
        test_size=post_split_validate_size
    )
    return features_train, features_test, features_validate, targets_train, targets_test, targets_validate

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您想使用分层训练/测试拆分，可以使用StratifiedKFold in Sklearn

假设 X 是您的特征，y 是您的标签，基于示例 here：

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
cv_stf = StratifiedKFold(n_splits=3)
for train_index, test_index in skf.split(X, y):
    print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

更新：要将数据分成 3 个不同的百分比，使用 numpy.split() 可以这样做：

X_train, X_test, X_validate  = np.split(X, [int(.7*len(X)), int(.8*len(X))])
y_train, y_test, y_validate  = np.split(y, [int(.7*len(y)), int(.8*len(y))])

【讨论】：

感谢您的回答，但我想将数据集分成三部分，例如 [70%,20%,10%]，StratifiedKFold 可能无济于事。
@loseryao 哦，对不起，我以为你的意思是分成 3 个不同的折叠，我会更新它。
可能很聪明地打乱数据。